Pandas 数据框按日期排序，然后分配字母 A-Z

Question

我有一个 pandas 数据框，每行都有日期，我想按第二列分组并对日期进行排序，然后将字母 A 分配给第一个日期，将 B 分配给第二个日期等。请参见下面我被卡住的示例。

import pandas as pd

rng = pd.date_range('2015-02-24', periods=5, freq='T')
names = ['MAK', 'MAK', 'OKA', 'OKA', 'MAK']

df = pd.DataFrame({ 'Date': rng, 'Groups': names })

df

                 Date Groups
0 2015-02-24 00:00:00    MAK
1 2015-02-24 00:01:00    MAK
2 2015-02-24 00:02:00    OKA
3 2015-02-24 00:03:00    OKA
4 2015-02-24 00:04:00    MAK

我想要的结果是：

                 Date Groups  Letter
0 2015-02-24 00:00:00    MAK    A
1 2015-02-24 00:01:00    MAK    B
2 2015-02-24 00:02:00    OKA    A
3 2015-02-24 00:03:00    OKA    B
4 2015-02-24 00:04:00    MAK    C

我想我可以这样定义一个函数：

def assignLetters(row):
    return sort == 'A'

 df['Letter'] = df.groupby('Groups').Date.apply(assignLetters)

任何帮助将不胜感激！也许指引我正确的方向，不知道如何按时间顺序分配字母？

Answer 1

将DataFrameGroupBy.rank 与从大写字母创建的字典映射一起使用：

import string

d = dict(enumerate(string.ascii_uppercase, 1))

df['Letter'] = df.groupby('Groups')['Date'].rank('dense').map(d)
print (df)
                 Date Groups Letter
0 2015-02-24 00:00:00    MAK      A
1 2015-02-24 00:01:00    MAK      B
2 2015-02-24 00:02:00    OKA      A
3 2015-02-24 00:03:00    OKA      B
4 2015-02-24 00:04:00    MAK      C

编辑：对于许多组，可以通过自定义函数在 Z 值之后生成 AA,AB..：

from string import ascii_uppercase
import itertools

#https://stackoverflow.com/a/29351603/2901002
def iter_all_strings():
    for size in itertools.count(1):
        for s in itertools.product(ascii_uppercase, repeat=size):
            yield "".join(s)

df['Letter'] = df.groupby('Groups')['Date'].rank('dense')

d = dict(enumerate(itertools.islice(iter_all_strings(), int(df['Letter'].max())), 1))
print (d)
{1: 'A', 2: 'B', 3: 'C'}

df['Letter'] = df['Letter'].map(d)
print (df)
                 Date Groups Letter
0 2015-02-24 00:00:00    MAK      A
1 2015-02-24 00:01:00    MAK      B
2 2015-02-24 00:02:00    OKA      A
3 2015-02-24 00:03:00    OKA      B
4 2015-02-24 00:04:00    MAK      C